渲染同个控制器的其他模板 def update @book = Book.find(params[:id]) if @book.update(book_params) redirect_to...:content_type选项 默认情况下，Rails渲染得到的结果内容类型为 text/html，如果使用 :json 选项，内容类型为 application/json，如果使用 :xml 选项，...status 选项： redirect_to photos_path, status: 301 使用head方法 head 方法只把首部发送给浏览器，参数是HTTP状态码数字，或者符号形式，选项是一个散列...%> image_tag 生成img标签，默认从 public/images 文件夹中加载文件： 文件名必须指定图像的拓展名 同样可以通过散列指定... 生成 同样也支持散列指定HTML属性。
集合、散列表、红黑树介绍 本篇主要讲解HashMap，以及涉及到一些与hashtable的比较~ 看这篇文章之前最好是有点数据结构的基础： Java实现单向链表 栈和队列就是这么简单 二叉树就这么简单...我们来看看它是怎么计算哈希值的： ? 为什么要这样干呢？？我们一般来说直接将key作为哈希值不就好了吗，做异或运算是干嘛用的？？ 我们看下来： ?...：数组+链表(散列表)+红黑树 在散列表中有装载因子这么一个属性，当装载因子*初始容量小于散列表元素时，该散列表会再散列，扩容2倍！...装载因子的默认值是0.75，无论是初始大了还是初始小了对我们HashMap的性能都不好 装载因子初始值大了，可以减少散列表再散列(扩容的次数)，但同时会导致散列冲突的可能性变大(散列冲突也是耗性能的一个操作...装载因子初始值小了，可以减小散列冲突的可能性，但同时扩容的次数可能就会变多！
我们在列表中，我们使用的是 Header 注意的组件命名方式，为什么我这边用了 myHeader 注意的组件命名方式呢？...script 部分 代码基本上是一致的，重点是 id: this.$route.params.id, 这一句。 还记得我们先前是怎么配置路由的吗？忘记了？...我们是这么配置的： export default new Router({ routes: [ { path: '/', component: Index }...所以，我这边采用了字符串拼接的方法，'topic/' + this.id 来得到我们真正想要请求的接口数据。 好，到这里为止，我们已经非常顺利的把列表页面和内容页面已经渲染出来了。希望你也成功了！...如果文章由于我学识浅薄，导致您发现有严重谬误的地方，请一定在评论中指出，我会在第一时间修正我的博文，以避免误人子弟。
实际上，我们会遇到这样的情况：Node 和 Vue 人员不得不阅读或编写 Rails 代码。 委婉地说，Rails 是一个古怪的框架，会发生很多奇怪的事情，约定大于配置。...他们都是专家，而且他们看起来比我的上司更了解 Angular，所以我认为我应该相信这些专家而不是我的上司。至少我是这么想的。...我会看到大部分代码是谁写的，在 Slack 上交流，然后他们会花费大约 20 分钟时间给我进行大致的讲解。我觉得这非常有用。...幸运的是，它们已经被一些人采用了。特别是在架构层次，来说明不同的模块是如何连接到另外一个模块的。 然而，我感觉图表仍然没有得到充分利用。 下面是一个例子，说明如何将它用于架构级别较低的事务。...他们不会凭空猜想人们会理解如何使用他们的产品。他们会进行测试。把它放到真正的用户面前，看看有哪些别扭的点。为什么我们不能对代码也这样做呢？
不重写hashCode带来的问题 正如之前提到的,hashCode其实主要用于跟基于散列的集合合作 如HashMap会把相同的hashCode的对象放在同一个散列桶(hash bucket)中,那么即使...如果是个数组，则需要把每个元素当做单独的域来处理。也就是说，递归地应用上述规则，对每个重要的元素计算一个散列码，然后根据步骤b中的做法把这些散列值组合起来。...步骤(b) 按照下面公式，把(a)步骤中计算得到的散列码c合并到result中：result = 31*result+c (为什么是31呢？)...步骤(a) 为该域计算int类型的散列码c： 返回result 测试，是否符合『相等的实例是否都具有相等的散列码』 OK，知道怎么写之后，我们重写Student类的hashCode方法： @Override...~ 为什么要选31？ 因为它是个奇素数，另外它还有个很好的特性，即用移位和减法来代替乘法，可以得到更好的性能：31*i == (i<<5)-i 小结 终于学会如何写hashCode了！
为什么要使用哈希函数 哈希函数被广泛应用于互联网的各个方面，主要用于安全存储密码、查找备份记录、快速存储和检索数据等等。例如，Qvault使用哈希散列将主密码扩展为私人加密密钥。...这一点非常重要，因为这意味着，作为一名网站开发人员，我只需存储用户密码的哈希散列(加扰数据)，即可对其进行验证。 当用户进行注册时，我对密码进行哈希散列处理，并将其存储在数据库中。...当用户登录时，我只需再次对输入的内容进行哈希散列处理，并比较两个哈希值。由于特定的输入始终会输出相同的哈希值，所以该方法每次都可以成功验证密码。...如果想将书籍存储在数据映射中，则可以对书籍的内容进行哈希散列处理，并使用哈希值作为键。作为一名程序员，我可以轻而易举地使用哈希散列来查找该书的内容，而不必按标题、作者等对数千条记录进行排序。...其工作原理是怎样的呢？ 这部分是本文的难点，我会尽量将其简化，省略实际的实现细节，重点介绍计算机在使用哈希散列处理数据时工作原理的基本概念。
这并不奇怪，因为此时数据库需处理大量工作。我们的表只有一项索引，而且是最轻类型的索引。 数据库写入速度之慢令人咋舌，以至于其他时间变得微不足道。 在读取方面，Postgresql 表现卓越。...引用 DHH 在 Rails 的一句话： “所有花哨的优化都是为了让你更接近于如果你没有使用这么多技术就会得到的性能”☝️ https：//macwright.com/2020/05/10/spa-fatigue.html...我开发的 Rails 应用程序数量惊人，其中包含某种形式的 .sort(params[:sort by])：仅在 2021 年，我就开发了三个独立的 Rails 应用程序，所有这些应用程序都可以通过使用...使用难以筛选、分组或排序或优化不佳的列。使用非索引列。 我的经验法则是，每个添加或删除的 where、has_many、group 或任何此类 active-record 方法都必须伴随着数据库迁移。...我需要运行两个版本 2000 多次，然后我花在开发 Rust 版本上的额外时间才能在等待它运行的额外时间中得到回报。
为什么这么做？就像娶老婆，你可能做不到创造老婆，但是你得知道你老婆是怎么来的？家是哪的？为什么喜欢你？扯远了，回来，那么今天我们就开始吧！ 1....在《Effective Java》也说道：编写这种散列函数是个研究课题，最好留给数学家和理论方面的计算机科学家来完成。我们此次最重要的是知道了为什么使用31。 5....这样的散列结果太让人失望了。很明显不是一个好的散列算法。 但是如果我们将 hashCode 值右移 16 位，也就是取 int 类型的一半，刚好将该二进制数对半切开。...到这里，我们提了一个关键的问题： HashMap 的容量为什么建议是 2的幂次方？正好可以和上面的话题接上。楼主就是这么设计的。 为什么要 2 的幂次方呢？...所以说，我们一定要保证 & 中的二进制位全为 1，才能最大限度的利用 hash 值，并更好的散列，只有全是1 ，才能有更多的散列结果。
这些开源项目就是巨人，站在巨人肩膀上显然省事多了 只是技术栈罗列未免过于简单，笔者还希望从这些项目中学点东西，比如他的设计和项目组织. 我会尝试简化和通俗解释里面的关键知识或亮点, 但是不求甚解。...为了避免陷入细节泥潭，我会尽量使用图形化方式展示他们程序流程，避免拘泥于细节。你也可以把这些文章作为深入阅读这些项目源码的引导 我也希望读者同我交流反馈，共同学习和进步。...但是目前 Rails 的关注度不如从前, 在前端社区像 Rails 这种集大成的框架也早已不吃香(参考 Ember, 某种程度上 Angular 也算吧?)....说实在话如果一生只学一门语言，我会选 Ruby，如果选一个 web 框架，那就是 Rails。...; 支持 printf 风格格式化 算法 hash-sum: 散列值计算 deepmerge 深合并 其他 recast Javascript 语法树转换器，支持非破坏性的格式化输出.
但是，对于一个开发了十几年的中大型团队来说，节省的这点时间（半个小时？）是微不足道的。尤其是，经过了这么长的时间，框架可能生成了数百个这样的模型，而其余几万个小时都花在了修改和维护现有代码上。...下面，我会详细说明从项目的长期发展来看，这种短暂的“开发速度提升”换来的却是对可维护性的损害。 此外，安全性和性能非常依赖于大环境。框架会向项目添加大量代码。...由于Post类提供了这么多方法，所以你就必须维护它们。毕竟，你的类为用户提供了这些方法。这些方法存在于你的类中、你的实例中。 它们深埋于框架的代码中，这就成了你的责任，由你来维护它们。...将框架的影响范围降到最低，这是我们的责任。 然而，大多数框架预先定制了很多技术细节，并且都混合在一起。因此，我们很难将它们分开。这样的框架已经失去了意义，很快就会变成库。 为什么没有这样的框架？...例如，CQRS之类的架构实际上就是一个简单的if语句：if(is_command) { command(params) } else { query(params) }，写这种代码根本不需要框架。
HashMap的底层实现 JDK1.8之前 JDK1.8 之前 HashMap 底层是node数组和链表结合在一起使用也就是链表散列。...static final int hash(Object key) { int h; // key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode // ^ ：按位异或 // >>>:无符号右移...但问题是一个40亿长度的数组，内存是放不下的。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来要存放的位置也就是对应的数组下标。...这也就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。 这个算法应该如何设计呢？ 我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。...假设，当前 HashMap 的空间为2（临界值为1），hashcode 分别为 0 和 1，在散列地址 0 处有元素 A 和 B，这时候要添加元素 C，C 经过 hash 运算，得到散列地址为 1，这时候由于超过了临界值
，最后得到的哈希值也大不相同； 散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小； 哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速地计算出哈希值。...实际上，不管是什么哈希算法，我们只能尽量减少碰撞冲突的概率，理论上是没办法做到完全不冲突的。为什么这么说呢？这里就基于组合数学中一个非常基础的理论，鸽巢原理（也叫抽屉原理）。...应用四：散列函数 散列函数是设计一个散列表的关键。它直接决定了散列冲突的概率和散列表的性能。不过，相对哈希算法的其他应用，散列函数对于散列算法冲突的要求要低很多。...即便出现个别散列冲突，只要不是过于严重，我们都可以通过开放寻址法或者链表法解决。 不仅如此，散列函数对于散列算法计算得到的值，是否能反向解密也并不关心。...散列函数中用到的散列算法，更加关注散列后的值是否能平均分布，也就是，一组数据是否能均匀地散列在各个槽中。
这个键先经过散列函数的计算得到散列值（数组下标），然后根据散列值在数组相应的位置存储（商品名，商品价格）这一对内容。...因此，一个散列函数 hash() 设计的基本要求是： 散列函数计算得到的散列值是一个非负整数。因为我们得到的散列值是用来作为数组下标的，因为散列值需要是一个大于等于 0 的值，即非负整数。...也就说对于不同的输入，散列函数得到的输出应该是不同的，即映射到了数组不同的位置。 1.2....有以下这么几种常见的探测方法：线性探测（Linear Probing）、二次探测（Quadratic Probing）和双重散列。 线性探测。...当往散列表中插入数据的时候，如果这个数据的键经过散列函数散列之后得到的数组位置已被占用了，那么就从得到的数组位置开始，依次往后查找（到达数组尾之后再从头开始），看是否有空闲位置，直到找到为止。
所以，就先介绍Map集合、散列表和红黑树吧！ 看这篇文章之前最好是有点数据结构的基础： Java实现单向链表 栈和队列就是这么简单 二叉树就这么简单 ? ?...，称为散列码。...根据这些计算出来的整数(散列码)保存在对应的位置上！ 在Java中，散列表用的是链表数组实现的，每个列表称之为桶。【之前也写过桶排序就这么简单，可以回顾回顾】 ?...一个桶上可能会遇到被占用的情况(hashCode散列码相同，就存储在同一个位置上)，这种情况是无法避免的，这种现象称之为：散列冲突 此时需要用该对象与桶上的对象进行比较，看看该对象是否存在桶子上了~如果存在...，创建一个桶数更多的散列表，并将原有的元素插入到新表中，丢弃原来的表~ 装填因子(load factor)决定了何时对散列表再散列~ 装填因子默认为0.75，如果表中超过了75%的位置已经填入了元素，那么这个表就会用双倍的桶数自动进行再散列
redis操作命令总结 先来介绍一下这篇文章的特点:最主要的是每条命令后面添加了详细的解释,以及英文单词的意思,便于大家理解,我也没想到有生之年我会这么多单词,哈哈哈哈.还有就是有的命令后面gen了实例...>.<...) 3.redis操作之hash类型 3.1增加数据 1/在散列键key中关联给定的域值对(filed-value pair):hset key field value 说明:如果域field...实例:hmset name wangtao ha xiaoyan xi代表的是给散列name里面存了wangtao-ha和xiaoyan-xi这两个域值对 3.2获取数据 1/ 返回散列键 key 中，...实例:hmget name wangtao xiaoyan获取散列键name里面域wangtao和xiaoyan所关联的值 3/获取散列键中所有的域:hkeys key 实例:hkeys name获取散列键...name里面所有的域 3.3 删除数据 1/删除散列键 key 中的一个或多个指定域，以及那些域的值:hdel key filed1 filed2...
散列值（hash）跟数组的长度做indexFor运算，就得到了一个entry对象要存到数组的下标，这里有一个要点！...就是这个hash运算的算法设计，因为就算你拿不同的key去调用hashcode方法得到不同的值拿去做hash运算都会得到一个相同的值，然后把相同的散列值拿去做indexFor运算就会得到相同的 i ，这就发生了哈希表的冲突...这里解释源码里的 if 中的判断，因为hash(散列值)是会算出重复的（冲突嘛~），如果这个Entry对象的hash（散列值）和你拿进来的key算的散列值（hash=hash(key)）是一样的并且key...1、因为要得到散列码（hash）的时候要通过key.hashcode（）去得到key的哈希码才可以做hash运算；不论是put和get方法，都要使用equals方法，equals方法是object的一个方法...获取对象的值，那么就是get方法咯，两个key的hashcode相同说明 散列码（hash）相同， 如果散列码都相同了，那么就会调用key.equals（）去判断在该散列码得到的这个数组下标的链表里的entry
我们把参赛编号转化为数组下标的映射方法就叫作散列函数（或“Hash 函数”“哈希函数”），而散列函数计算得到的值就叫作散列值（或“Hash 值”“哈希值”）。...我们可以把它定义成 hash(key)，其中 key 表示元素的键值，hash(key) 的值表示经过散列函数计算得到的散列值。...我总结了三点散列函数设计的基本要求： 散列函数计算得到的散列值是一个非负整数； 如果 key1 = key2，那 hash(key1) == hash(key2)； 如果 key1 ≠ key2，那 hash...我们不能单纯地把要删除的元素设置为空。这是为什么呢？ 还记得我们刚讲的查找操作吗？在查找的时候，一旦我们通过线性探测方法，找到一个空闲位置，我们就可以认定散列表中不存在这个数据。...针对散列函数和散列冲突，今天我只讲了一些基础的概念、方法，下一节我会更贴近实战、更加深入探讨这两个问题。 课后思考 假设我们有 10 万条 URL 访问日志，如何按照访问次数给 URL 排序？
前言 HashMap 高度依赖的 hashcode 和 hash 算法，虽然在很多书里面，都说这是数学家应该去研究的事情，但我想，程序员也应该了解他是怎么实现的。为什么这么做？...使用素数的好处并不很明显，但是习惯上使用素数来计算散列结果。...在《Effective Java》也说道：编写这种散列函数是个研究课题，最好留给数学家和理论方面的计算机科学家来完成。我们此次最重要的是知道了为什么使用31。 ? 上图是HashMap的结构 5....这样的散列结果太让人失望了。很明显不是一个好的散列算法。 但是如果我们将 hashCode 值右移 16 位，也就是取 int 类型的一半，刚好将该二进制数对半切开。...所以说，我们一定要保证 & 中的二进制位全为 1，才能最大限度的利用 hash 值，并更好的散列，只有全是1 ，才能有更多的散列结果。
你知道HashMap中hash方法的具体实现吗？ 你知道HashTable、ConcurrentHashMap中hash方法的实现以及原因吗？ 你知道为什么要这么实现吗？...整个互联网，把hash()分析的如此透彻的，别无二家了。 哈希 Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。...简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 根据同一散列函数计算出的散列值如果不同，那么输入值肯定也不同。但是，根据同一散列函数计算出的散列值如果相同，输入值不一定相同。...任何哈希函数基本都无法彻底避免碰撞，常见的解决碰撞的方法有以下几种： 开放定址法 开放定址法就是一旦发生了冲突，就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到，并将记录存入。
你知道为什么要这么实现吗？ 你知道为什么JDK 7和JDK 8中hash方法实现的不同以及区别吗？ 如果你不能很好的回答这些问题，那么你需要好好看看这篇文章。文中涉及到大量代码和计算机底层原理知识。...哈希 Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。...简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 根据同一散列函数计算出的散列值如果不同，那么输入值肯定也不同。但是，根据同一散列函数计算出的散列值如果相同，输入值不一定相同。...任何哈希函数基本都无法彻底避免碰撞，常见的解决碰撞的方法有以下几种： 开放定址法 开放定址法就是一旦发生了冲突，就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到，并将记录存入。
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